【发布时间】:2020-11-18 11:33:15
【问题描述】:
with summary_writer.as_default():
for round_num in range(1, NUM_ROUNDS):
state, metrics = iterative_process.next(state, federated_train_data)
# for name, value in metrics.train._asdict().items():
tf.summary.scalar('metrics', metrics.train._asdict().itrems(), step=round_num)
我只是被困在这里。我收到错误消息: AttributeError: 'collections.OrderedDict' 对象没有属性 'train' 指标如下所示:
metrics=OrderedDict([('broadcast', ()), ('aggregation', ()), ('train', OrderedDict([('sparse_categorical_accuracy', 0.12695473), ('loss', 3.0522373)]))])
我们将不胜感激。
【问题讨论】:
-
试试
metrics.train,而不是metrics['train']。 -
..和
itrems应该是items。
标签: python tensorflow collections tensorboard ordereddictionary